Главная    Интернет-библиотека    Финансы    Контроллинг, экономический анализ    Зарубежные и Российские методики прогнозирования банкротства

Зарубежные и Российские методики прогнозирования банкротства

Зарубежные и Российские методики прогнозирования банкротства

Опубликовано в журнале "Управленческий учет" №5 год - 2005

Пчеленок Н.В.



Маслов Б.Г.

В зарубежной экономической литературе предлагается большое количество всевозможных методик и математических моделей диагностики вероятности наступления банкротства организаций. Однако, как отмечают многие российские авторы, многочисленные попытки применения иностранных моделей прогнозирования банкротства в отечественных условиях не принесли достаточно точных результатов. В связи с отсутствием статистики банкротств предприятий по причине молодости института банкротства в нашей стране затруднены собственные разработки, основанные на реалиях нашей экономики и направленные на достоверное прогнозирование возможного банкротства. Поэтому были предложены различные способы адаптации «импортных» моделей к российским хозяйственным условиям.

В зарубежной и российской экономической литературе предлагается несколько отличающихся методик и математических моделей диагностики вероятности наступления банкротства организаций.

Первые исследования аналитических коэффициентов для предсказания возможных осложнений в финансовой деятельности компаний проводились в США еще в начале 30-х гг. XX в. В современной практике финансово-хозяйственной деятельности зарубежных фирм для оценки вероятности банкротства наиболее широкое применение получили модели, разработанные Э. Альтманом и У. Бивером.

Однако, как отмечают многие российские авторы, многочисленные попытки применения иностранных моделей прогнозирования банкротства в отечественных условиях не принесли достаточно точных результатов. В связи с этим были предложены различные способы адаптации «импортных» моделей к российским хозяйственным условиям, в частности «Z-счета» Э. Альтмана и двухфакторной математической модели. Новые методики диагностики возможного банкротства, предназначенные для отечественных предприятий, были разработаны О.П. Зайцевой, Р.С. Сайфуллиным и Г.Г. Кадыковым. Кроме того, 25 июня 2003 г. было принято постановление правительства Российской Федерации «Правила проведения арбитражным управляющим финансового анализа» № 367, в котором установлена официальная система критериев для оценки неплатежеспособности организаций.

Наиболее простой из методик диагностики банкротства является двухфакторная математическая модель, при построении которой учитывается всего два показателя: коэффициент текущей ликвидности и удельный вес заемных средств в пассивах. На основе статистической обработки данных по выборке фирм в странах с рыночной экономикой были выявлены весовые коэффициенты для каждого из этих факторов. Для США данная модель выглядит следующим образом:

X = –0,3877 – 1,0736 х Коэффициент текущей ликвидности + 0,0579 х Доля заемных средств в пассивах.

Таблица 1

Степень вероятности банкротства по двухфакторной математической модели

Значение Х

Вероятность банкротства

Больше 0,3

Велика

От –0,3 до 0,3

Средняя

Меньше –0,3

Мала

Равен 0

Равна 0,5

 

Рассмотрим применение двухфакторной математической модели на ДООО «Завод крупных панелей».

Таблица 2

Показатели двухфакторной математической модели ДООО «Завод крупных панелей»

Период

01.01.2001

01.07.2001

01.01.2002

01.01.2003

01.07.2003

01.10.2003

Х

-0,809641

-0,865565

-0,602384

-0,724347

-0,636211

-0,661381

 

Из таблицы 2 следует, что в соответствии с двухфакторной математической моделью для ДООО «Завод крупных панелей» вероятность банкротства за анализируемый период очень мала. Однако известно, что ДООО «Завод крупных панелей» находится на грани банкротства. Это означает, что двухфакторная математическая модель не приемлема для данного предприятия.

Применение данной модели для российских условий было исследовано также в работах М.А. Федотовой, которая считает, что весовые коэффициенты следует скорректировать применительно к местным условиям и что точность прогноза двухфакторной модели увеличится, если добавить к ней третий показатель — рентабельность активов. Это позволяет одновременно сравнивать показатель риска банкротства и уровень рентабельности продаж продукции. Если первый показатель находится в безопасных границах и уровень рентабельности продукции достаточно высок, то вероятность банкротства крайне незначительная. Однако новые весовые коэффициенты для отечественных предприятий ввиду отсутствия статистических данных по организациям-банкротам в России не были определены.

В ходе практического применения этих критериев был выявлен ряд недостатков вышеуказанной системы.

Наиболее точными в условиях рыночной экономики являются многофакторные модели прогнозирования банкротства, которые обычно состоят из пяти—семи финансовых показателей. В практике зарубежных финансовых организаций для оценки вероятности банкротства наиболее часто используется упомянутый ранее «Z-счет» Э. Альтмана (индекс кредитоспособности), который представляет собой пятифакторную модель, построенную по данным успешно действующих и обанкротившихся промышленных предприятий США.

Этот метод предложен в 1968 г. известным западным экономистом Альтманом (Edward I. Altman). Индекс кредитоспособности построен с помощью аппарата мультипликативного дискриминантного анализа (Multiple-discriminant analysis — MDA) и позволяет в первом приближении разделить хозяйствующие субъекты на потенциальных банкротов и небанкротов.

При построении индекса Альтман обследовал 66 предприятий, половина которых обанкротилась в период между 1946 и 1965 гг., а половина работала успешно, и исследовал 22 аналитических коэффициента, которые могли быть полезны для прогнозирования возможного банкротства. Из этих показателей он отобрал пять наиболее значимых и построил многофакторное регрессионное уравнение. Таким образом, индекс Альтмана представляет собой функцию от некоторых показателей, характеризующих экономический потенциал предприятия и результаты его работы за истекший период.

Итоговый коэффициент вероятности банкротства Z рассчитывается с помощью пяти показателей, каждый из которых был наделен определенным весом, установленным статистическими методами. В общем виде индекс кредитоспособности (Z-счет) имеет вид

Z-счет = 1,2 х К1 + 1,4 х К2 + 3,3 х К3 + 0,6 х К4 + К5,

где К1 — доля чистого оборотного капитала в активах;
К2 — отношение накопленной прибыли к активам;
К3 — рентабельность активов;
К4 — отношение рыночной стоимости всех обычных и привилегированных акций предприятия к заемным средствам;
К5 — оборачиваемость активов.

Используем модель «Z-счет» Э. Альтмана для прогнозирования банкротства ДООО «Завод крупных панелей».

Таблица 3

Показатели модели «Z-счет» Э. Альтмана для прогнозирования банкротства ДООО «Завод крупных панелей»

Период

01.01.2001

01.07.2001

01.01.2002

01.01.2003

01.07.2003

01.10.2003

Z

0,7222288

0,8830419

1,8202151

2,4116902

3,9904266

6,9819201

 

Результаты многочисленных расчетов по модели Альтмана показали, что обобщающий показатель Z может принимать значения в пределах [–14, +22]. В зависимости от значения «Z-счета» по определенной шкале производится оценка вероятности наступления банкротства в течение двух лет:
если Z <1 ,81, то вероятность банкротства очень велика;
если 1,81 < Z < 2,675, то вероятность банкротства средняя;
если Z = 2,675, то вероятность банкротства равна 0,5;
если 2,675 < Z < 2,99, то вероятность банкротства невелика;
если Z > 2,99, то вероятность банкротства ничтожна.

Итоговый показатель — «показатель Z» Альтмана является результатом дискриминантной функции. Очевидно, что «более здоровыми» являются компании, у которых больше «число Z». Профессор Альтман установил, что предприятия, у которых «показатель Z» превышал 2,99, отличались финансовой стабильностью, и в дальнейшем в их деятельности каких-либо осложнений не наблюдалось. Фирмы, у которых данный показатель был меньше 1,81 (разумеется, включая и отрицательные числа), рано или поздно приходили к банкротству. Лишь незначительная группа подобных фирм выжила. Для предприятий с «показателем Z» между 1,81 и 2,99 невозможно было составить четкий и убедительный прогноз. Следовательно, из таблицы 3 видно, что на начало исследуемого периода вероятность банкротства ДООО «Завод крупных панелей» была велика, а на конец периода — ничтожна.

При этом Z-коэффициент имеет общий серьезный недостаток — по существу, его можно использовать лишь в отношении крупных компаний, котирующих свои акции на биржах. Именно для таких компаний можно получить объективную рыночную оценку собственного капитала.

В 1983 г. Альтман получил модифицированный вариант своей формулы для компаний, акции которых не котировались на бирже:

R = 8,38 х Х1 + Х2 + 0,054 х Х3 + 0,63 х Х4

(здесь Х4 — балансовая, а не рыночная стоимость акций).

Коэффициент Альтмана относится к числу наиболее распространенных. Однако при внимательном его изучении видно, что он составлен некорректно: Х1 связан с кризисом управления, Х4 характеризует наступление финансового кризиса, в то время как остальные — экономического. С точки зрения системного подхода данный показатель не имеет права на существование.

Вообще, согласно этой формуле предприятия с рентабельностью выше некоторой границы становятся полностью «непотопляемыми». В российских условиях рентабельность отдельного предприятия в значительной мере подвергается опасности внешних колебаний. По-видимому, эта формула в наших условиях должна иметь менее высокие параметры при различных показателях рентабельности.

Преимуществом методов, подобных модели Альтмана, является высокая вероятность, с которой предсказывается банкротство приблизительно за два года до фактического объявления конкурса, недостатком — уменьшение статистической надежности результатов при составлении прогнозов относительно отдаленного будущего.

Первым финансовым аналитиком, использовавшим статистические приемы в сочетании с финансовыми коэффициентами для прогнозирования вероятного банкротства предприятия, был В.Х.Бивер (W.Н. Beaver). У. Бивер предложил пятифакторную систему для оценки финансового состояния предприятия с целью диагностики банкротства, содержащую следующие индикаторы:

-

рентабельность активов;

-

удельный вес заемных средств в пассивах;

-

коэффициент текущей ликвидности;

-

доля чистого оборотного капитала в активах;

-

коэффициент У. Бивера = (чистая прибыль + амортизация) / заемные средства.

 

Аналитик изучал проблемы фирм, связанные с неспособностью выполнять свои финансовые обязательства (или сложностями с погашением задолженности в установленные сроки). У. Бивер создал базу данных, которую использовал потом в своей модели для статистического тестирования надежности 30 финансовых коэффициентов. Среднее значение данных показателей у фирм, не имевших финансовых проблем, сравнивалось с величиной показателей у компаний, которые позже обанкротились.

Среднее значение рассматриваемого коэффициента у фирм, которые позже обанкротились, отличается от величины того же самого показателя у преуспевающих предприятий, сохранивших способность платить по своим краткосрочным обязательствам. Среднее значение данного коэффициента у обанкротившихся через пять лет фирм равно приблизительно 0,20, в то время как у «успешных» фирм оно достигает почти 0,45. Более того, в компаниях-банкротах этот показатель уменьшается с довольно высокой скоростью: за пять лет до краха он составляет в среднем 0,20; за два года до банкротства коэффициент имеет уже умеренно отрицательное значение, которое в течение года уменьшается до –0,18. В то же самое время у платежеспособных компаний названный коэффициент практически не изменился, его уровень постоянно превышал 0,40.

В таблице 4 представлена оценка риска потери платежеспособности по определенной шкале в зависимости от значения коэффициента У. Бивера (N).

Таблица 4

Степень риска потери платежеспособности по критерию У. Бивера

Значение N

Риск потери платежеспособности

<= 0,17

Высокий

0,17 < 2N <= 0,4

Средний

> 0,4

Низкий

 

Проанализируем исследуемое предприятие по пятифакторной системе У. Бивера.

Таблица 5

Показатели коэффициента У. Бивера ДООО «Завод крупных панелей»

Период

01.01.2001

01.07.2001

01.01.2002

01.01.2003

01.07.2003

01.10.2003

N

0,002

-0,018

0,131

0,217

-0,179

0,189

 

Из таблицы 5 видно, что степень риска потери платежеспособности ДООО «Завод крупных панелей» в течение исследуемого периода изменялась с высокой до средней.

Таким образом, пятифакторная система У. Бивера для оценки финансового состояния исследуемого предприятия с целью диагностики банкротства и модель «Z-счет» Э. Альтмана наиболее приемлемы, нежели двухфакторная математическая модель. Однако «импортные» модели Э. Альтмана и У. Бивера содержат значения весовых коэффициентов и пороговых значений комплексных и частных показателей, рассчитанные на основе американских аналитических данных 60—70-х годов прошлого века. В связи с этим они не соответствуют современной специфике экономической ситуации и организации бизнеса в России, в том числе отличающейся системе бухгалтерского учета и налогового законодательства и т.д.

Зарубежные методики по оценке вероятности наступления кризиса предприятия не всегда приемлемы для российских организаций, поскольку в них используются коэффициенты-константы, рассчитанные в соответствии с иными условиями кредитования предприятий, налогообложения и т.д.

Практика показывает, что в отдельных случаях можно использовать модель Коннана—Гольдера, которая описывает вероятность наступления кризисной ситуации (банкротства) для различных значений индекса KG:

KG = –0,16 х x1 – 0,22 х х2 + 0,87 х x3 – 0,10 х x4 – 0,24 х x5,

где x1 — доля быстрореализуемых ликвидных средств (денежные средства + краткосрочные финансовые вложения + краткосрочная дебиторская задолженность) в активах;
x2 — доля долгосрочных источников финансирования в пассивах;
x3 — отношение финансовых расходов (уплаченные проценты по заемным средствам + налог на прибыль) к нетто-выручке от продажи;
x4 — доля расходов на персонал в валовой прибыли;
x5 — соотношение накопленной прибыли и заемного капитала.

В таблице 6 представлена вероятность банкротства по модели Коннана—Гольдера.

Таблица 6

Вероятность банкротства по модели Коннана—Гольдера

Индекс Коннана—Гольдера, KG

+0,048

-0,026

-0,068

-0,017

-0,164

Вероятность банкротства, %

90

70

50

30

10

 

Подставив данные из бухгалтерского баланса можно условно определить вероятность банкротства по индексу Коннана—Гольдера.

Отсутствие в России статистических материалов по организациям-банкротам не позволяет скорректировать методику исчисления весовых коэффициентов и пороговых значений с учетом российских экономических условий, а определение данных коэффициентов экспертным путем, с нашей точки зрения, не обеспечивает их достаточной точности.

Учеными Казанского государственного технологического университета была разработана корректировка методик предсказания банкротства с учетом специфики отраслей. Они предлагают деление всех предприятий по классам кредитоспособности. Расчет класса кредитоспособности связан с классификацией оборотных активов по степени их ликвидности.

Особенности формирования оборотных средств в нашей стране не позволяют прямо использовать критериальные уровни коэффициентов платежеспособности (ликвидности и финансовой устойчивости), применяемых в мировой практике. Поэтому создание шкалы критериальных уровней может опираться лишь на средние величины соответствующих коэффициентов, рассчитанные на основе фактических данных однородных предприятий (одной отрасли).

Распределение предприятий по классам кредитоспособности происходит на следующих основаниях:

-

к первому классу кредитоспособности относят фирмы, имеющие хорошее финансовое состояние (финансовые показатели выше среднеотраслевых, с минимальным риском невозврата кредита);

-

ко второму — предприятия с удовлетворительным финансовым состояние (с показателями на уровне среднеотраслевых, с нормальным риском невозврата кредита);

-

к третьему классу — компании с неудовлетворительным финансовым состоянием, имеющие показатели на уровне ниже среднеотраслевых, с повышенным риском непогашения кредита.

 

Поскольку, с одной стороны, для предприятий разных отраслей применяются различные показатели ликвидности, а с другой — специфика отраслей предполагает использование для каждой из них своих критериальных уровней даже по одинаковым показателям, учеными Казанского государственного технологического университета были рассчитаны критериальные значения показателей отдельно для каждой из таких отраслей, как:

-

промышленность (машиностроение);

-

торговля (оптовая и розничная);

-

строительство и проектные организации;

-

наука (научное обслуживание).

 

В случае диверсификации деятельности предприятие отнесено к той группе, деятельность в которой занимает наибольший удельный вес.

Значения критериальных показателей для распределения предприятий промышленности по классам кредитоспособности приведены в таблице 7.

Таблица 7

Значение критериальных показателей для распределения промышленности по классам кредитоспособности

Показатель

Значение показателей по классам

 

1-й класс

2-й класс

3-й класс

Соотношение заемных и собственных средств

Менее 0,8

0,8 — 1,5

Более 1,5

Вероятность банкротства (Z-счет Альтмана)

Более 3,0

1,5 — 3,0

Менее 1,5

Общий коэффициент покрытия (ликвидность баланса)

Более 2,0

1,0 — 2,0

Менее 1,0

 

Российские ученые Р.С. Сайфуллин и Г.Г. Кадыков предприняли попытку адаптировать модель «Z-счет» Э. Альтмана к российским условиям. Они предложили использовать для оценки финансового состояния предприятий рейтинговое число:

R = 2Ко + 0,1Ктл + 0,08Ки + 0,45Км + Кпр,

где Ко — коэффициент обеспеченности собственными средствами;
Ктл — коэффициент текущей ликвидности;
Ки — коэффициент оборачиваемости активов;
Км — коммерческая маржа (рентабельность реализации продукции);
Кпр — рентабельность собственного капитала.

При полном соответствии финансовых коэффициентов их минимальным нормативным уровням рейтинговое число будет равно единице и организация будет имеет удовлетворительное состояние экономики. Финансовое состояние предприятий с рейтинговым числом менее единицы характеризуется как неудовлетворительное.

Анализ показателей коэффициента прогнозирования банкротства Р.С. Сайфуллина и Г.Г. Кадыкова (табл. 8) показал, что финансовое состояние ДООО «Завод крупных панелей» характеризуется как неудовлетворительное.

Таблица 8

Показатели коэффициента прогнозирования банкротства Р.С. Сайфуллина и Г.Г. Кадыкова на ДООО «Завод крупных панелей»

Период

01.01.2001

01.07.2001

01.01.2002

01.01.2003

01.07.2003

01.10.2003

R

–0,362084907

–0,394981

–0,392626

–0,033367

–20,78244

–5,938748

 

Модель Р.С. Сайфуллина и Г.Г. Кадыкова является наиболее точной из всех представленных моделей, однако небольшое изменение коэффициента обеспеченности собственными средствами с 0,1 до 0,2 приводит к изменению итогового показателя («рейтингового числа») на:

R1 = (0,2 – 0,1) х 2 = 0,2 пункта.

К такому же результату приводит и значительное изменение коэффициента текущей ликвидности от нуля (от полной неликвидности) до двух, что характеризует высоколиквидные предприятия:

R2 = (2 – 0) х 0,1 = 0,2 пункта.

Определение признаков фиктивного или преднамеренного банкротства

Важнейшим элементом прогнозирования банкротства является определение признаков фиктивного или преднамеренного банкротства. Для проведения экспертизы о наличии (отсутствии) признаков фиктивного и преднамеренного банкротства используются «Методические рекомендации по проведению экспертизы о наличии (отсутствии) признаков фиктивного или преднамеренного банкротства», утвержденные распоряжением ФСДН РФ от 08.10.1999 г. № 33-р.

Источниками информации для проведения экспертизы и подготовки заключения являются:
а) документы, свидетельствующие об учреждении и регистрации должника и внесении изменений и дополнений в учредительные документы;
б) бухгалтерская отчетность должника за последний отчетный период, предшествующий дате подачи заявления в арбитражный суд о признании должника несостоятельным (банкротом) и дате проведения экспертизы, а также за период продолжительностью не менее 12 месяцев, предшествующий дате подачи заявления о признании должника несостоятельным (банкротом), с аналитической расшифровкой активов;
в) договора и иные документы, на основании которых производилось отчуждение или приобретение имущества должника, изменение в структуре активов, увеличение или уменьшение кредиторской задолженности, а также другие документы по сделкам или действиям, повлекшим изменения в финансово-хозяйственном положении должника;
г) документы, содержащие сведения о составе руководства организации-должника за весь период проверки, а также о лицах, имеющих право давать обязательные для организации-должника указания либо имеющих возможность иным образом определять действия организации-должника.

Для установления наличия (отсутствия) признаков фиктивного банкротства определяется обеспеченность краткосрочных обязательств должника его оборотными активами.

Обеспеченность краткосрочных обязательств должника его оборотными активами определяется как отношение величины оборотных активов, за исключением налога на добавленную стоимость по приобретенным ценностям (стр. 290 – стр. 220 формы № 1 бухгалтерской отчетности), к величине краткосрочных пассивов, за исключением доходов будущих периодов, фондов потребления и резервов предстоящих расходов и платежей (стр. 690 – стр. 640 – стр. 650 – стр. 660 формы № 1 бухгалтерской отчетности).

При определении обеспеченности краткосрочных обязательств должника его оборотными активами в составе краткосрочных обязательств следует учитывать помимо величины основного долга величину признанных штрафов, пеней и иных финансовых (экономических) санкций, а также (по возможности) степень ликвидности соответствующих оборотных активов.

На основании рассчитанной величины обеспеченности краткосрочных обязательств должника его оборотными активами делаются следующие выводы:

-

если величина обеспеченности краткосрочных обязательств должника его оборотными активами равна или больше единицы, то признаки фиктивного банкротства усматриваются;

-

если величина обеспеченности краткосрочных обязательств должника его оборотными активами меньше единицы, то признаки фиктивного банкротства отсутствуют.

 

Расчет обеспеченности краткосрочных обязательств должника его оборотными активами представлен в таблице 9.

Таблица 9

Обеспеченность краткосрочных обязательств должника его оборотными активами

Показатели

01.01.01

01.07.01

01.10.01

01.01.02

01.01.03

01.07.03

01.10.03

Оборотные активы

9 774,00

9 470,00

12 924,00

8 186,00

9 830,00

6 638,00

6 252,00

НДС

449,00

237,00

538,00

240,00

256,00

196,00

217,00

Краткосрочные пассивы

11 958,00

11 796,00

14 886,00

11 017,00

12 118,00

8 801,00

7 510,00

Доходы будущих периодов

0,00

0,00

0,00

0,00

0,00

0,00

0,00

Резервы предстоящих расходов и платежей

0,00

0,00

0,00

0,00

0,00

0,00

0,00

Обеспеченность краткосрочных обязательств должника его оборотными активами

0,7798

0,7827

0,8321

0,7212

0,7901

0,7320

0,8036

 

С целью выявления признаков преднамеренного банкротства проводится анализ финансово-хозяйственной деятельности должника, который делится на два этапа.

На первом этапе рассчитываются показатели, характеризующие изменения в обеспеченности обязательств должника перед его кредиторами, имевшие место за период проверки.

На втором этапе анализируются условия совершения сделок должника за этот же период, повлекших существенные изменения в показателях обеспеченности обязательств должника перед его кредиторами.

К показателям, характеризующим степень обеспеченности обязательств должника перед его кредиторами, относятся:

-

обеспеченность обязательств должника всеми его активами;

-

обеспеченность обязательств должника его оборотными активами;

-

величина чистых активов.

 

Обеспеченность обязательств должника всеми его активами характеризуется величиной активов организации, приходящихся на единицу долга, и определяется как отношение всей величины имущества, равной валюте баланса, за исключением организационных расходов, НДС к сумме кредиторской задолженности, включая задолженность по обязательным платежам.

Обеспеченность обязательств должника его оборотными активами характеризуется величиной оборотных активов организации, приходящихся на единицу долга, и определяется как отношение величины оборотных активов, за исключением НДС, к сумме кредиторской задолженности, включая задолженность по обязательным платежам.

Величина чистых активов организации характеризует наличие активов, не обремененных обязательствами, и определяется как разность между активами (стр. 190 + стр. 290 – стр. 220 – стр. 244 – стр. 252 формы № 1 бухгалтерской отчетности) и пассивами организации (стр. 460 + стр. 590 + стр. 690 – стр. 640 – стр. 650 формы № 1 бухгалтерской отчетности).

Проведение анализа финансово-хозяйственной деятельности должника предполагает рассмотрение динамики вышеназванных показателей за период проверки.

При рассмотрении показателей, характеризующих обеспечение требований кредиторов в составе обязательств, следует учитывать помимо величины основного долга величину признанных штрафов, пеней и иных финансовых (экономических) санкций, а также (по возможности) степень ликвидности соответствующих активов должника.

На основании произведенных расчетов динамика изменения показателей представлена в таблице 10

Таблица 10

Динамика показателей обеспеченности обязательств должника его активами

Показатели

01.01.01

01.07.01

01.10.01

01.01.02

01.01.03

01.07.03

01.10.03

Валюта баланса

17254

17184

16917

18319

19160

2105

529

Организационные расходы

0

0

0

0

0

0

0

НДС

449

237

538

240

256

196

217

Оборотные активы

9774

9470

12924

8186

9230

6638

6252

Кредиторская задолженность

11958

11796

14886

11017

12118

8801

7510

Обеспеченность обязательств должника всеми его активами

1,4053

1,4367

1,1003

1,6410

1,5600

0,2169

0,0415

Обеспеченность обязательств должника его оборотными активами

0,7798

0,7827

0,8321

0,7212

0,7901

0,7320

0,8036

Чистые активы

2,2227

2,2395

1,9685

2,3840

2,3712

0,9711

0,8740

 

На основании произведенных расчетов можно сделать вывод о том, что показатели обеспеченности обязательств должника всеми его активами и чистые активы должника значительно ухудшились, в соответствии с п. 18 распоряжения ФСДН РФ №33-р необходимо проведение экспертизы сделок должника, реализация которых могла быть причиной соответствующей динамики показателей.

При анализе сделок, связанных с выбытием имущества должника, установлено, что наибольшая часть основных средств выбыла в первом полугодии 2003 г.

На основании анализа сделок должника, повлекших за собой значительное ухудшение показателей обеспеченности обязательств должника его активами и чистых активов должника, можно сделать вывод об отсутствии признаков банкротства в действиях руководителя должника и иных лиц, имеющих право давать обязательные для должника указания либо имеющих возможность иным образом определять его действия.

ЛИТЕРАТУРА

1. «Методические рекомендации по проведению экспертизы о наличии (отсутствии) признаков фиктивного или преднамеренного банкротства», утвержденные распоряжением ФСДН РФ от 08.10.1999 г. №33-р.
2. Крюков А.Ф., Егорычев И.Г. Анализ методик прогнозирования кризисной ситуации коммерческих организаций с использованием финансовых индикаторов // Менеджмент в России и за рубежом. — 2001. — №2.
3. Маренков Н.Л., Касьянов В.В. Антикризисное управление. Серия «Высшее образование». Москва: Национальный институт бизнеса. — Ростов-на-Дону: Изд-во «Феникс». — 2004. — 512 с.
4. Никифорова Н.А. Анализ в антикризисном управлении // Финансовый менеджмент. — 2004. — №6.
5. Шеремет А.Д., Негашев Е.В. Методика финансового анализа деятельности коммерческих организаций. — М.: ИНФРА-М, 2004. — 237 с.

Также по этой теме: